A SEMI-EMPIRIC CONSISTENT MODEL FOR RAIN ATTENUATION PREDICTION IN TERRESTRIAL AND SATELLITE RADIO LINKS

• Autor(a) principal: RODRIGO MARTINS DE SOUZA
• Data de Publicação: 2006
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
• Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9528@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9528@2

Com a crescente utilização de sistemas de acesso sem fio ponto-multiponto em banda larga, operando em freqüências cada vez mais elevadas, cresce também a necessidade do desenvolvimento de novos modelos, mais precisos e consistentes, para a previsão da atenuação por chuvas, principal efeito da propagação em freqüências superiores a 10 GHz. Este trabalho apresenta uma modelagem semi-empírica para a previsão do comportamento estatístico da atenuação por chuvas em enlaces rádio terrestres ponto-a- ponto e via satélite. Os modelos foram desenvolvidos com base em resultados de medições conjuntas de taxa de precipitação e atenuação por chuvas em diversas regiões do Brasil, realizadas no período de desenvolvimento deste trabalho, além de medidas de várias partes do mundo, disponíveis no banco de dados de propagação da União Internacional de Telecomunicações (UIT-R). Os modelos desenvolvidos permitem obter a distribuição cumulativa de probabilidades da atenuação por chuvas a partir da distribuição da taxa de precipitação medida ou estimada na região do enlace. Embora existam diversos modelos propostos na literatura para previsão da atenuação em enlaces terrestres ou em enlaces via satélite, duas características importantes não são encontradas, conjuntamente, na maioria deles: utilizar, como base para a previsão, a distribuição da taxa de precipitação em toda a faixa de percentagens de tempo de interesse, e não apenas em um ou dois pontos; e manter consistência entre os modelos para os casos terrestre e via satélite. Além não de atender a estes requisitos, os modelos propostos apresentam erros de previsão menores ou equivalentes aos dos principais modelos da literatura, quando testados contra os resultados disponíveis de medidas em enlaces reais.